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摘要
任务分发作为移动群智感知领域的关键研究问题是目前的热点和难点,针对该领域中多任务分发条件下的参与者选择方法进行研究,根据参与者的历史任务完成情况,利用参与者累计信誉以及参与意愿构建参与者服务质量模型(QoS).在最大化QoS的基础上,采用启发式贪心算法解决参与者的选择问题.提出以任务为中心和以用户为中心的两种选择方案,在算法中引入距离约束因子、完整度约束因子以及信誉度约束因子,在保证任务完成质量的前提下,尽可能提升平台最终收益和参与者的收益.对两种算法的可行性和有效性进行评估,和现有的算法在选择出的参与者人数、移动距离以及数据质量等方面进行了详细对比,分析各种因素对选择结果的影响.在实验过程中,还建立了阶跃型数据定价模型,对参与者上传的数据质量进行量化对比.实验结果表明,本文所提出的算法较现有的算法在服务质量方面取得了很好的效果.
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单位湖南工商大学
